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      Paolo Perrotta

      Lektorat: Dr. Michael Barabas

      Übersetzung & Satz: G&U Language & Publishing Services GmbH, Flensburg, www.gundu.com

      Copy-Editing: Claudia Lötschert, www.richtiger-text.de

      Herstellung: Stefanie Weidner

      Umschlaggestaltung: Helmut Kraus, www.exclam.de

      Bibliografische Information der Deutschen Nationalbibliothek

      Die Deutsche Nationalbibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http://dnb.d-nb.de abrufbar.

      ISBN:

      Print 978-3-86490-787-6

      PDF 978-3-96910-025-7

      ePub 978-3-96910-026-4

      mobi 978-3-96910-027-1

      1. Auflage 2020

      Translation Copyright für die deutschsprachige Ausgabe © 2020 dpunkt.verlag GmbH

      Wieblinger Weg 17

      69123 Heidelberg

      Original Copyright © 2020 The Pragmatic Programmers, LLC.

      All rights reserved. No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system, or transmitted, in any form, or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording, or otherwise, without the prior consent of the publisher.

      Original ISBN: 978-1-68050-660-0

       Hinweis:

      Dieses Buch wurde auf PEFC-zertifiziertem Papier aus nachhaltiger Waldwirtschaft gedruckt. Der Umwelt zuliebe verzichten wir zusätzlich auf die Einschweißfolie.

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      Alle Angaben und Programme in diesem Buch wurden mit größter Sorgfalt kontrolliert. Weder Autor noch Verlag noch Übersetzer können jedoch für Schäden haftbar gemacht werden, die in Zusammenhang mit der Verwendung dieses Buches stehen.

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      Inhalt

       Danksagung

       Wie um alles in der Welt ist so etwas möglich?

       Über dieses Buch

       Bevor wir beginnen

       Teil 1Von null auf Bilderkennung

       1 Einführung in Machine Learning

       Programmierung und Machine Learning im Vergleich

       Überwachtes Lernen

       Die Mathematik hinter dem Zaubertrick

       Das System einrichten

       2 Ihr erstes ML-Programm

       Die Aufgabenstellung

       Pizzavorhersage mit überwachtem Lernen

       Zusammenhänge in den Daten erkennen

       Eine lineare Regression programmieren

       Das Modell definieren

       Eine Vorhersage treffen

       Das Training implementieren

       Los geht’s!

       Bias hinzufügen

       Zusammenfassung

       Praktische Übung: Die Lernrate optimieren

       3 Am Gradienten entlang

       Unser Algorithmus bringt es nicht

       Das Gradientenverfahren

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